zhaoxuya520/reverse-skill · 上手攻略
- 仓库：zhaoxuya520/reverse-skill
- 链接：https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill
- 分类：risk（安全 / 逆向工程）
- 作者：Tom
- 更新：2026-07-06
这是什么
reverse-skill 是一个面向 AI 编码 Agent 的逆向工程技能路由包。当 Claude Code、Cursor、Kiro、Cline 等 Agent 遇到 APK、二进制文件、加固的 JS 代码、CTF 题目或渗透测试目标时，这个仓库能让 AI 先路由到正确的方法论，再调用本机工具执行——而不是凭直觉盲目猜命令。
核心解决三个问题：
- 路由模糊：Agent 不知道 APK 该用 jadx 还是 Frida，ELF 该用 IDA 还是 radare2
- 工具分散：工具路径、MCP 服务、脚本入口在不同机器上，迁移困难
- 经验断层：同样的问题每次重新踩坑，踩过的坑不积累
架构逻辑：用户任务 → RULES.md → Skill Router → 目标 Skill → 工具/MCP/脚本 → 报告 + 经验沉淀
解决什么问题
在有 AI 辅助的逆向工程场景中，最大的摩擦不是"工具不够"，而是"不知道什么场景用什么工具"。一个未接触过的 APK，Agent 可能会尝试 Python 脚本、静态分析、甚至问用户该怎么办——而 reverse-skill 把这个决策过程结构化了。
它不是替代逆向工程师，而是给 AI Agent 一个受过训练的决策树，让它从第一天起就知道该走哪条路。
快速安装
前提条件
| 工具 | 说明 |
|---|---|
| Java / JDK | 运行 jadx、apktool |
| Node.js 22.12+ | JS 工具链和 MCP 服务 |
| Python 3.x | Frida 和辅助脚本 |
| Claude Code / Codex CLI / Cursor 等 | AI 客户端 |
克隆仓库
git clone https://github.com/zhaoxuya520/reverse-skill.git
cd reverse-skill
让 AI Agent 阅读配置引导
如果是 AI Agent（Claude Code、Codex CLI、Cursor 等）直接操作，最简单的方式是让 Agent 阅读 README_AI.md，它会按指引自动配置：
# 在 Agent 对话中指引它读取
/README_AI.md
各平台详细部署
- Kali Linux →
kali/README-kali.md - Ubuntu/Debian →
docs/platforms/linux.md - macOS →
docs/platforms/macos.md
核心用法
路由矩阵（场景 → 入口）
| 场景 | 入口 |
|---|---|
| APK / Android 逆向 | skills/apk-reverse/ |
| 二进制逆向 (exe/dll/so/elf) | skills/ida-reverse/ / skills/radare2/ |
| 前端 JS 签名 / 加密参数 | skills/js-reverse/ |
| HTTP 抓包 / 请求重放 | anything-analyzer + js-reverse/ |
| 渗透测试 / 漏洞扫描 | skills/pentest-tools/ |
| CTF 竞赛 | CTF-Sandbox-Orchestrator/（40+ 子技能） |
| 固件 / IoT | skills/firmware-pentest/ |
| 补丁差分 / N-day | skills/patch-diff-exploit/ |
| Pwn / 漏洞利用 | skills/pwn-chain/ |
| EDR 绕过 | skills/edr-bypass-re/ |
| LLM / AI 安全 | skills/llm-security/ |
| OLLVM 脱密 | skills/reverse-engineering/references/ollvm-deobfuscation.md |
关键文件索引
| 文件 | 用途 |
|---|---|
README_AI.md |
AI Agent 配置引导（必读） |
RULES.md |
全局路由规则 |
skills/routing.md |
路由矩阵（场景 → Skill） |
skills/SKILL.md |
总控入口 |
skills/tool-index.md |
本机工具索引（自动生成） |
使用流程示例
假设 Agent 需要分析一个加固的 APK：
- Agent 读取
RULES.md，识别出这是"APK 逆向"场景 - 路由到
skills/apk-reverse/ - 按 SKILL.md 中的步骤调用 jadx / apktool / Frida
- 完成后将经验写入
skills/field-journal/
AI 引导模式
README_AI.md 是给 AI Agent 直接看的引导文件。当 Agent 读取它之后，会自动按照预设流程执行，不需要人类介入每一步。
典型适用场景
CTF 竞赛
CTF-Sandbox-Orchestrator/ 包含 40+ 子技能，覆盖 Web、Pwn、Crypto、Reverse、Misc 等方向。每个方向都有标准的分析流程和工具链入口。
渗透测试
对于授权渗透测试，skills/pentest-tools/ 提供了从信息收集到漏洞利用的完整路由。可以让 Agent 在每个阶段自动调用合适的工具。
APK 逆向
面对加壳或混淆的 APK，skills/apk-reverse/ 会按顺序尝试：apktool 解包 → jadx 查看源码 → Frida 动态 hook。对OLLVM混淆则走 ollvm-deobfuscation.md 专项。
前端 JS 加密参数分析
sKills/js-reverse/ 针对常见的前端签名、加密参数扣代码场景，提供了从静态分析到动态调试的标准路径。
坑与注意
-
授权范围：项目本身是 MIT License，但
CTF-Sandbox-Orchestrator/是 GPLv3，Pentest Swarm AI是 AGPL-3.0（仅通过命令行/MCP 调用，不含源代码）。使用前请确认授权合规。 -
PowerShell 语言：项目主体语言是 PowerShell，在 Linux/macOS 上需要 PowerShell 7+（
pwsh）。Kali 和 Ubuntu 上需单独安装。 -
不是一站式工具：reverse-skill 本身不包含 jadx、Frida、IDA 等工具，它负责路由决策，本机仍需预先安装目标工具。
skills/tool-index.md可以帮助建立本机工具清单。 -
针对 AI Agent 设计：主要用户是 AI 编码客户端，不是人类直接操作的工具。如果 AI Agent 没有正确读取
README_AI.md，效果会大打折扣。 -
经验沉淀依赖习惯：
field-journal/是经验积累的核心，但需要 Agent 在任务结束后有意识写入，才可持续进化。
与同类对比
| 工具 | 定位 | 优势 | 不足 |
|---|---|---|---|
| reverse-skill | AI Agent 路由层 | 专为 AI Agent 设计，场景覆盖完整 | 依赖 Agent 自觉写入经验，非独立工具 |
| Ghidra | 二进制逆向工具 | 功能强大，独立运行 | 不解决"什么时候用"的决策问题 |
| Frida | 动态 instrumentation | 实时 hook 能力 | 需要手动编写脚本，AI 无法直接规划 |
| jadx | APK 反编译 | APK 专用反编译器 | 仅覆盖 APK 一个场景 |
reverse-skill 的独特价值在于决策路由，而不是工具替代。它让 Agent 知道该用哪个工具，而不是替代工具本身。
一句话推荐结论
如果你经常用 AI Agent 做逆向、渗透或安全研究，让它读一下 README_AI.md——相当于给 Agent 上一套安全研究的方法论必修课，比每次手把手指导高效得多。